v0.5.5

Dans cette release j'ai intégré le modèle Aifs (https://www.ecmwf.int/en/newsletter/178/news/aifs-new-ecmwf-forecasting-system), qui fonctionne comme les autres modèles : from meteofetch import Aifs.

Pour être cohérent, j'ai renommé l'ancienne classe ECMWF en Ifs.

Enfin, dans les méthodes availability, il y a un argument return_date, qui vaut False par défaut, mais qui lorsqu'il est True renvoie à quelle heure les runs en question ont été mis à disposition.

from meteofetch import Arome0025

Arome0025.availability(return_date=True)
#                                      SP1                  SP2                  SP3  ...                  HP1                  HP2                  HP3
# 2025-08-26 21:00:00                False                False                False  ...                False                False                False
# 2025-08-26 18:00:00                False                False                False  ...                False                False                False
# 2025-08-26 15:00:00  2025-08-26 18:50:58  2025-08-26 18:51:12  2025-08-26 18:51:23  ...  2025-08-26 18:53:14  2025-08-26 18:54:49  2025-08-26 18:54:54
# 2025-08-26 12:00:00  2025-08-26 15:52:35  2025-08-26 15:52:29  2025-08-26 15:52:39  ...  2025-08-26 15:54:28  2025-08-26 15:56:19  2025-08-26 15:56:25
# 2025-08-26 09:00:00  2025-08-26 13:14:54  2025-08-26 13:15:02  2025-08-26 13:15:13  ...  2025-08-26 13:16:58  2025-08-26 13:17:56  2025-08-26 13:18:00
# 2025-08-26 06:00:00  2025-08-26 11:03:41  2025-08-26 11:03:51  2025-08-26 11:04:03  ...  2025-08-26 11:05:50  2025-08-26 11:07:11  2025-08-26 11:07:18
# 2025-08-26 03:00:00  2025-08-26 05:44:28  2025-08-26 05:44:39  2025-08-26 05:44:50  ...  2025-08-26 05:46:44  2025-08-26 05:47:41  2025-08-26 05:39:15
# 2025-08-26 00:00:00  2025-08-26 02:47:21  2025-08-26 02:47:31  2025-08-26 02:47:41  ...  2025-08-26 02:49:17  2025-08-26 02:49:24  2025-08-26 02:49:28

# [8 rows x 11 columns]